數(shù)字化在逐漸成熟的同時(shí)，社會(huì)上也對(duì)數(shù)字化的性質(zhì)有了進(jìn)一步認(rèn)識(shí)。當(dāng)下，數(shù)字化除了前邊提到的將復(fù)雜的信息、知識(shí)轉(zhuǎn)化為可以度量的數(shù)字、數(shù)據(jù)，在將其轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制代碼，引入計(jì)算機(jī)內(nèi)部，建立數(shù)據(jù)模型，統(tǒng)一進(jìn)行處理、分析、應(yīng)用，還有了新的定義。

當(dāng)下數(shù)字化指的是通過人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)人、機(jī)構(gòu)、企業(yè)等不同人員、群體的思想、戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)、技術(shù)、創(chuàng)新等各個(gè)層面的數(shù)字化改革，以此來完成系統(tǒng)性的、全面的、可持續(xù)的變革，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)健康發(fā)展，用數(shù)字化降低人力、時(shí)間、精力等成本，并提高企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)效率，提高企業(yè)的盈利、創(chuàng)新能力。

一、什么是商業(yè)智能BI？

商業(yè)智能BI - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺(tái)

首先要了解什么是商業(yè)智能BI（ Business Intelligence ）？百度商業(yè)智能BI有很多很多官方的定義，各種解釋，實(shí)際上從這么多年的經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，對(duì)商業(yè)智能BI的定義我認(rèn)為不需要弄得很復(fù)雜，就三條：

第一，商業(yè)智能BI是一套完整的由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析等組成的數(shù)據(jù)類技術(shù)解決方案。

第二，商業(yè)智能BI可以將企業(yè)不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)（ ERP、OA、CRM 等 ）中的數(shù)據(jù)進(jìn)行打通并進(jìn)行有效的整合。這個(gè)打通和整合就包括了：ETL 過程、取數(shù)、業(yè)務(wù)邏輯規(guī)則像數(shù)據(jù)規(guī)則的轉(zhuǎn)變、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模等。

第三，商業(yè)智能BI最終利用合適的查詢和分析工具快速準(zhǔn)確的提供可視化分析或報(bào)表，為企業(yè)提供決策支持。

商業(yè)智能BI - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺(tái)

商業(yè)智能BI需要講解的那么高大上嗎？ 不需要，其實(shí)簡(jiǎn)單就看三層：

第一層，可視化分析展現(xiàn)層?- 即商業(yè)智能BI的需求層，代表用戶的需求，用戶要看什么，要分析什么就在這一層進(jìn)行展現(xiàn)。

第二層，數(shù)據(jù)模型層?- 即商業(yè)智能BI的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層，代表數(shù)據(jù)的分析模型，完成從業(yè)務(wù)計(jì)算規(guī)則向數(shù)據(jù)計(jì)算規(guī)則的轉(zhuǎn)變。

第三層，數(shù)據(jù)源層?- 即商業(yè)智能BI的數(shù)據(jù)層，各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)底層數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)通過 ETL 的方式抽取到 商業(yè)智能BI 的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中完成 ETL 過程，建模分析等等，最終支撐到前端的可視化分析展現(xiàn)。

二、五個(gè)階段作用

第一階段的是報(bào)表：發(fā)生了什么？

第二階段是分析：為什么會(huì)發(fā)生？

第三階段是預(yù)測(cè)：將要發(fā)生什么？

第四階段是營(yíng)運(yùn)導(dǎo)向：一線業(yè)務(wù)支撐戰(zhàn)術(shù)決策支持，正在發(fā)生什么？

一至三階段數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)都已支持企業(yè)內(nèi)部戰(zhàn)略性決策為重點(diǎn)，第四階段和第五階段則重在戰(zhàn)術(shù)性決策支持。有了第四和第五階段數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的營(yíng)運(yùn)導(dǎo)向和時(shí)間出發(fā)決策支持，我們?cè)诘谝恢寥A段按照傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析而特別開發(fā)的戰(zhàn)略就能夠得以執(zhí)行。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺(tái)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)演變的第四階段是動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。為了使數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的決策功能真正服務(wù)于日常業(yè)務(wù)，就必須持續(xù)不斷地獲取數(shù)據(jù)并將其填充到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。戰(zhàn)略決策可使用按月或按周度更新數(shù)據(jù)，但以這種頻率更新的數(shù)據(jù)是無(wú)法支持戰(zhàn)術(shù)決策的。此時(shí)，查詢響應(yīng)時(shí)間必須以秒為單位來衡量，才能滿足作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的決策需要。例如，刷一筆信用卡，金額大一些的，就會(huì)有業(yè)務(wù)員給你打電話為你介紹分期還款。

第五個(gè)階段是主動(dòng)的事件：事件自動(dòng)出發(fā)戰(zhàn)術(shù)決策支持，使它發(fā)生。

越來越多的決策有時(shí)間出發(fā)，然后自動(dòng)發(fā)生。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以為整個(gè)企業(yè)提供信息和決策支持，而不只限于戰(zhàn)略決策過程。然而，戰(zhàn)術(shù)決策支持并不能代替戰(zhàn)略決策支持。確切的說，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)同時(shí)支持這兩種方式。

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網(wǎng)站中或ATM系統(tǒng)所采用的交互式客戶關(guān)系管理CRM是一個(gè)產(chǎn)品供應(yīng)、定價(jià)和內(nèi)容發(fā)送各方面都十分個(gè)性化的客戶關(guān)系優(yōu)化決策過程。這一復(fù)雜的過程在無(wú)人接入的情況下自動(dòng)發(fā)生，響應(yīng)時(shí)間以秒和毫秒計(jì)。例如，在瀏覽器中瀏覽音響，網(wǎng)站會(huì)把各種你可能需要的音響推薦給你。

數(shù)字化給整個(gè)商業(yè)世界帶來了深刻的影響，把新的思想觀念，經(jīng)營(yíng)模式擴(kuò)散傳播到了各行各業(yè)的企業(yè)，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在新的思想觀念中，與傳統(tǒng)企業(yè)最為不同的就是不停地對(duì)商業(yè)模式進(jìn)行創(chuàng)新，使得新穎的創(chuàng)新活動(dòng)更加頻繁，縮短了新產(chǎn)品從立項(xiàng)到商業(yè)化的整個(gè)過程，讓市場(chǎng)產(chǎn)品更加活躍，也讓企業(yè)能夠在產(chǎn)品服務(wù)的快速更迭中尋找出屬于自己的機(jī)會(huì)。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-664941.html

到了這里，關(guān)于數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能BI系統(tǒng)演進(jìn)的五個(gè)階段的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！